以上代码构建了一个简单的卷积神经网络用于 MNIST 手写数字识别，包含了数据加载、模型定义、训练和测试等流程。如果这不是你想要的，你可以进一步明确你的需求，我将尽力为你提供帮助。提供一个简单的深度学习模型（类似 DeepSeek 工作原理的简单示例，比如一个简单的神经网络实现手写数字识别，使用 PyTorch 框架）示例代码。

在 iOS 开发中，Flutter 与原生技术（Objective-C/Swift）的关系。

DeepSeek 诞生于对更高效、更强大的深度学习计算和模型训练的追求。随着深度学习模型的规模不断增大，如大型语言模型（LLMs）和复杂的视觉模型，传统的框架在处理这些大规模模型时面临着性能瓶颈和资源利用效率低下的问题。DeepSeek 旨在解决这些问题，通过优化框架设计和采用先进的技术栈，实现更高效的模型训练和推理，同时降低计算成本。